Связка аналитического и операционного CRM: как работает и кому подходит

Система CRM — это уже commodity, знакомый продукт, который используют практически в любом бизнесе. Компании покупают дополнительные аналитические блоки и приложения, интегрируют CRM с системами бизнес-анализа, а кто-то даже задумывается об использовании технологий advanced analytics, таких как Big Data, Machine Learning, Data Mining — все с одной целью — получать больше полезной и пригодной для работы информации из существующих накопленных и исторических данных.

Но на самом деле существует два типа CRM-систем — аналитический (ACRM) и операционный (OCRM). Несколько лет назад, а зачастую еще и сейчас, при слове CRM-система большинство заказчиков представляет именно операционный тип систем. Это решения, обеспечивающие непосредственное взаимодействие с клиентами и лидами.

При этом, если грамотно использовать оба типа решений в связке, можно решать гораздо более сложные бизнес-задачи и получать нетривиальные результаты.

Идея связать оба CRM-решения зародилась в финансовой отрасли, где количество клиентов и продуктов велико, конкуренция высока и приходится экспериментировать, чтобы изменить ситуацию. C тех пор прошло много времени, и подобные решения начали использоваться в других отраслях. В этом материале я рассмотрю влияние такой интеграции на высококонкурентный и зависимый от ИТ рынок транспорта.

Задача операционной CRM — помогать бизнесу взаимодействовать с клиентами тет-а-тет — неважно, e-mail ли это, личное общение с продавцом или иной способ. Аналитическая система контролирует взаимодействие с клиентом до и после контакта, то есть позволяет понять, как общаться с конкретным клиентом. С помощью встроенных решений для анализа поведения она дает понять, что одна группа контактов уже очень лояльна, и их нужно только поддерживать, а вот этими клиентами нужно заниматься очень плотно, потому что они недовольны и скоро уйдут.

Аналитическая CRM-система — это, чаще всего, дополнение к операционной, редко клиенту нужно только аналитическое решение, потому что оно не содержит инструментов для работы с клиентами. Но это не классическое решение для анализа бизнес-показателей. Аналитическая CRM-система, в зависимости от задач, которые ставит перед ней бизнес, содержит элементы BI, средства для сбора данных из разных источников, Data Mining, аналитические кубы, инструменты для построения прогнозных моделей и другие инструменты углубленной аналитики.

Говоря простыми словами, операционная CRM-система — это фронт-часть, с которой работают те, кто непосредственно взаимодействует с клиентами ежедневно: руководители, коммерсанты, продавцы и маркетологи во время проведения кампаний. Аналитическая CRM-система — это бэк-офис, её используют аналитики, маркетологи, PR-специалисты — те, кто не общается с клиентом постоянно.

Связка дает наибольший эффект в тех отраслях, где объемы данных особенно велики, к примеру, много клиентов, или, наоборот, мало клиентов, но много услуг. Обе эти ситуации встречаются в транспортной отрасли.

Рынок транспорта — одна из тех областей, где более точечная работа с данными практически необходима, чтобы бороться с конкурентами и расти. Грузов, пассажиров и услуг много, со всеми клиентами нужно взаимодействовать и предлагать максимально удачную услугу.

Начну с примера. Очень интересно эта связка работает с точки зрения модели оттока. Для одного из клиентов мы решали типичную проблему современных транспортных компаний — отток клиентов. При этом в транспортной отрасли клиент может уйти не только к другому провайдеру этой же услуги, переход в другой вид транспорта гораздо более популярная сложность и более критичная, потому что в массовом переходе падает вся отрасль.

Чтобы такое не происходило, в аналитической части CRM-системы разрабатывается модель поведения клиента для предотвращения оттока. Для этого определяется период, когда клиент, не купивший билет, считается «отточником» и, с помощью математических правил, рассчитывается вероятность перехода клиента из лояльного в «отточника». Далее эти правила и модели применяются на всю клиентскую базу, для каждого клиента проставляется период, когда он может перейти в группу «оттока».

Операционная часть CRM-системы используется для воздействия на группу «отточников» следующим образом: она отслеживает этот процесс и добавляет клиентов в определенный список, помогающий точечно взаимодействовать с той или иной группой — дать дополнительные баллы, предложить более высокий класс, для грузовых компаний, например, один из самых эффективных стимулов — это скидка. Далее с помощью письма, звонка или любого другого канала нужно донести эту информацию до клиента.

Еще одна интересная задача — автоматизация всего жизненного цикла кампании — от постановки стратегических целей и формирования клиентских сегментов до сбора данных и аналитики. В таком случае в аналитической CRM-системе строится модель, под которую выбираются маркетинговые списки, сегментируется база, формируются списки исключений, которые оградят от того, чтобы раздражать клиентов, отписавшихся от частых контактов с вами, делается кластерный анализ и поиск похожих пользователей по базе.

Следующий шаг — вся эта информация передается в операционную CRM-систему, где создаются списки клиентов, привязываются к конкретной кампании, каналам — и дальше проводится само воздействие. Важная тонкость при этом состоит в том, что система должна быть интегрирована со всеми каналами связи — сайтом, программами для рассылок, колл-центром. При этом дополнительные возможности, вроде генераторов лендингов, могут быть как в CRM-системе, так и в этих приложениях, например, в системах рассылки.

Все современные провайдеры, например, ClickDimensions или MailChimp, предлагают такие инструменты. С их помощью можно решать дополнительные задачи, не связанные с продажами напрямую. Например, в компании «РУСКОН» опрос удовлетворенности клиентов мы автоматизировали на платформе Microsoft Dynamics CRM (подробнее о проекте по ссылке).

Нужно проанализировать, были ли покупки, в каком объеме, вырос ли чек, изменилось ли поведение клиентов, на которых мы нацеливали кампанию, и в какую сторону. Если цель кампании — повысить лояльность, то на основе информации по купленным билетам можно понять, насколько эффективно прошла кампания. Аналитическая часть системы может сделать анализ о количестве проданных билетов, зафиксированных сделках, паузах между поездками и другими показателями.

Технологии развиваются стремительно, но не все из них используются бизнесом. Тема связки ACRM и OCRM в Рунете обсуждается мало, хотя с ее помощью можно сделать многое — снизить отток, повысить лояльность, увеличить средний чек или частоту использования сервиса. Надеюсь, все больше компаний будут углубляться в эксперименты с маркетингом и продажами и выжимать максимум из доступных ИТ-инструментов.

Материал опубликован на портале «CRM Практика», июль 2017